Yazılım tanımlı ağlarda yük dengeleme probleminin optimizasyonu

Son zamanlarda, Yazılım Tanımlı Ağlarda trafik mühendisliği konusuna yönelik önemli bir ilgi vardır. Özellikle, veri düzleminde sunucu tabanlı ve bağlantı tabanlı yük dengeleme konusu ilgi çekicidir. Sunucu tabanlı yük dengeleme aynı özelliklere sahip sunucular arasında yükün dengelenmesini ele alırken, bağlantı tabanlı yük dengeleme kaynak ile hedef arasında belirlenen yollar arasında en az yüke sahip yolun belirlenmesini ele almaktadır. Tez çalışması kapsamında bu iki konu için de farklı yaklaşımlar önerilmiş ve başarıları kanıtlanmıştır. Bağlantı tabanlı yük dengelemede farklı özelliklere sahip akışların aynı yönlendirme stratejisi ile yönlendirilmesi gerçekçi değildir. Bu nedenle, tez çalışmasında akışlar sınıflandırılarak fil akışlar tespit edilmiştir. Fil akış tespiti için önerilen algılayıcı yedi farklı sınıflandırıcı ile test edilmiş ve yöntemlerin başarısı simülasyon sonuçları ile kanıtlanmıştır. Sonuçlar incelendiğinde Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri ve Derin Öğrenme yöntemlerinin fil akış tespiti için daha başarılı sonuçlar ürettiği belirlenmiştir. Tez çalışması kapsamında, fil akışlar, bağlantı tabanlı yük dengeleme yaklaşımı için önerilen, yükü dinamik olarak dengeleyen Ayrık – Parçacık Sürü Optimizasyon yöntemi ile yönlendirilmektedir. Fare akışlar ise geleneksel Round Robin veya Rastgele yöntemleriyle yönlendirilmektedir. En başarılı sonuç Derin Öğrenme yöntemine göre fil akış tespiti yaparak fare akışların Round Robin'e göre yönlendirildiği yöntemden elde edilmiştir.